Python 的火热度持续不断...... 作为入门语言还是不错的!
你觉得 Python 真的好吗? 或许你在漫天的宣传中看到了这些:
开发环境简单, 能打字就能写代码;
接近英语的简单语法;
众多的第三方库;
解释执行, 不需要编译;
跨平台, 方便移植;
但是作为一个负责任的假程序猿, 要跟你说的是: 就算再简单的语言, 也得学才会会, 不要在好不好, 真的好不好这些事情上下功夫, 要在怎么学如何学上下功夫.
第一部分: 各个领域应用的语言.
大家看这个内容, 其实你很明显发现, 其实各个语言都有他的用处. 我们可以说 Python 是应用最广的. 但是暂时还是不能说它是全能的, 因为他也有它的短板, 但是对于一般的小公司和小项目而言, 是很难得的全能.
现在有个很奇怪的现象, 就是大家把 Python 神话了. Python 作为一门语言, 确实有他的优势. 但是建议大家在学好这个语言的同时, 要学第二门语言, 这样未来对大家有好的发展.
第二环节: Python 工程师在企业里面的定位是什么?
四个重要的定位: 验证算法, 快速开发, 测试运维, 数据分析.
1, 验证算法: 就是对我们公司一些常见设计算法或者公式的验证, 公式代码化.
2, 快速开发: 这个大家应该都比较熟悉, 快速开发, 就是用成熟框架, 更少的代码来开发网站, Python 在网站前后台有大量的成熟的框架, 如 django,flask,bottle,tornado,flask 和 django 的使用较多, 国内用 Python 开发的网站有: 知乎, 豆瓣, 扇贝, 腾讯, 阿里巴巴;
3, 测试运维: 做运维同学应该清楚, 在 Linux 运维工作中日常操作涵盖了监控, 部署, 网络配置, 日志分析, 安全检测 等等许许多多的方面, 无所不包. python 可以写很多的脚本, 把 "操作" 这个行为做到极致. 与此同时, python 在服务器管理工具上非常丰富, 配置管理 (saltstack) 批量执行 ( fabric, saltstack) 监控 (Zenoss, nagios 插件) 虚拟化管理 ( python-libvirt) 进程管理 (supervisor) 云计算 (openstack) ...... 还有大部分系统 C 库都有 python 绑定.
4, 数据分析: Python 有三大神器: numpy,scipy,matplotlib, 其中 numpy 很多底层使用 C 语言实现的, 所以速度很快, 用它参加各种数学建模大赛, 完全可以替代 r 语言和 MATLAB.spark,Hadoop 都开了 Python 的接口, 所以使用 Python 做大数据的 mapreduce 也非常简单, 加上 py 对数据库支持都很好, 或者类似 sqlalchemy 的 ORM 也非常强大好用.
在结束这个部分之前, 大家有没有一个疑问: 为什么爬虫没有中重点讲?
其实这里给大家重点说一下, 如果你要学好 Python, 仅仅停留在爬虫上, 这个是很不靠谱的. Python 写爬虫的教程网上一抓一大把, 据大家所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序. 小到抓取一个小黄图网站, 大到一个互联网公司的商业应用. 通过 Python 入门爬虫比较简单易学, 不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手, 而且很快可以做出成果, 非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感. 你没有爬虫的技术是万万不行的!
除了入门, 爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司, 平台和组织, 通过抓取互联网上的公开数据, 来实现一些商业价值是非常常见的做法.
当然这些选手的爬虫就要厉害的多了, 需要处理包括路由, 存储, 分布式计算等很多问题, 与小白的抓黄图小程序, 复杂度差了很多倍.
Python 岗位有哪些呢? 主要的岗位有这些:
Python 全栈开发工程师 (10k-20K)
Python 运维开发工程师 (15k-20K)
Python 高级开发工程师 (15k-30K)
Python 大数据工程师 (15K-30K)
Python 机器学习工程师 (15k-30K)
Python 架构师 (20k-40k)
在这里还是要推荐下我自己建的 Python 开发学习群: 301056051, 群里都是学 Python 开发的, 如果你正在学习
Python , 小编欢迎你加入, 大家都是软件开发党, 不定期分享干货 (只有 Python 软件开发相关的), 包括我自己
整理的一份最新的 Python 进阶资料和高级开发教程, 欢迎进阶中和进想深入 Python 的小伙伴
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